利用MODIS影像和气候数据模拟青藏高原草地地上生物量

• 作者: 付刚 余成群 孙维 张晶 李少伟 沈振西
• 来源期刊: 资源与生态学报（英文版）
• 关键词: 增强型植被指数 归一化植被指数 空气温度 降水 高寒草地
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 42-49
• 页数: 8页
• 字数: 1005字
• 语种: 英文
• DOI: 10.5814/j.issn.1674-764x.2017.01.006

摘要

精确量化高寒区域的草地地上生物量在精确量化全球碳循环方面起着非常重要的作用.本研究利用月尺度的归一化植被指数、增强型植被指数、平均空气温度、≥5℃积温、总降水、降水积温比模拟了青藏高原高寒草地地上生物量.本研究对比分析了三种多重逐步回归模型,即地上生物量与归一化植被指数和增强型植被指数的逐步回归模型,地上生物量与空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型,地上生物量与归一化植被指数、增强型植被指数、空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型.结果表明,在高寒草甸,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为31.05g m-2和44.12 g m-2;在高寒草原,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为95.43 g m-2和131.58 g m-2.在高寒草原,积温模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为33.61g m-2和48.04 g m-2.在高寒草甸,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为28.09 g m-2和42.71 g m-2;在高寒草原,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为35.86 g m-2和47.94g m-2.因此,植被指数和气候数据同时参与的逐步回归模型比植被指数或气候数据单独参与的逐步回归模型的精度高;不同高寒草地类型的回归模型精度不同.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晶	北京师范大学地理学与遥感科学学院	28	109	7.0	9.0
2	沈振西	中国科学院地理科	52	1394	22.0	36.0